12 2011 档案
摘要:Play!的安装(windows):下载文件http://www.playframework.org/下载最新的安装包,play-1.2.3.zip解压到本机文件夹,如:D:\play\设置环境变量Path到安装目录,打开window命令行:输入play,就会输出play!的相关信息,表示已安装成功Play!创建项目:打开window命令行,进入项目要保存的目录,play new myapp ,会要求输入项目描述信息,输入后,项目就创建好了,具体目录如下:app:里边为controller、model、viewconf:包括application.conf,dependencies.yml(依
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摘要:第一个程序会首先会介绍play framework的控制器与视图的关联,URL的重写,然后引入数据库的关联,引入单元测试。 创建表单启动服务~$ play run playmusic,在app/views/Application/index.html中替换成如下代码Index.html代码#{extends 'main.html' /} <form action="@{Application.sayHello()}" method="GET"> <input type="text" name=&quo
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摘要:我的开发环境是windows32位系统,play1.1下载点这里,eclipse3.5。下载后解压缩play-1.1.zip,运行${PLAY_ROOT}/play.bat文件,这里的{PLAY_ROOT}指的是play-1.1.zip解压缩的路径。将${PLAY_ROOT}加入到环境变量PATH下。在命令行里,输入play回车,输出了一个由符号组成的play字样说明安装成功了。创建项目:命令行下进入${PLAY_ROOT},执行play new ${app_name},这里的${app_name}指的是项目的名字。 example:F:\open_source\play-1.1>pla
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摘要:前言 之前在《程序员》杂志上看到过一篇文章介绍Play Framework,厌倦了Struts2-Spring的开发模式后打算自学这个开发框架。于是wiki了下Play Framework,并简单翻译了下wiki上的内容。Play是一个开源的Web应用框架,使用Java语言编写,并遵循了MVC模式。旨在通过约定大于配置,热部署,浏览器提示错误等方式提高开发者的生产率。 Java编写,在1.1版本也支持了Scala语言。动机Play深受Ruby on Rails(这个就不用介绍了吧)与Django(没听过,惭愧)启发。如果你熟悉以上任一框架很轻易就可以上手。Play充分利用了Java的强大能力来
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摘要:一、现象:在WebLogic中,有两个不同域A(端口:9000)和B(端口:8000),应用CA在域A中,应用CB在域B中,进行如下操作:1、先登录应用CA,再登录应用CB,然后,切换回应用CA,发现应用CA的Session丢失;2、应用CA中有指向应用CB的链接,登录应用CA,点击指向应用CB的链接,应用CA的Session丢失;二、原因:因Cookie冲突导致Session丢失。Cookie的覆盖机制:如果一个新的cookie与一个已存在的cookie的NAME、Domain和Path属性值均相同,则旧的cookie会被丢弃。(参考:http://code.google.com/p/bro
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摘要:网上有介绍如何把默认目录为根目录设置,但都是比较旧的版本了,本文介绍WebLogic10.x版本的设置;使用根目录作为默认目录,同样需要新建一个工程可以叫做index,然后在在WEB-INF目录下面新建一个weblogic.xml,把context-root设置为"/":<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><wls:weblogic-web-app xmlns:wls="http://xmlns.oracle.com/weblogic/weblogic-web-app
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摘要:ASCII字符集编码 ASCII码是7位编码,编码范围是0x00-0x7F。ASCII字符集包括英文字母、阿拉伯数字和标点符号等字符。其中0x00-0x20和0x7F共33个控制字符。 只支持ASCII码的系统会忽略每个字节的最高位,只认为低7位是有效位。HZ字符编码就是早期为了在只支持7位ASCII系统中传输中文而设计的编码。早期很多邮件系统也只支持ASCII编码,为了传输中文邮件必须使用BASE64或者其他编码方式。GB2312字符集编码 GB2312是基于区位码设计的,区位码把编码表分为94个区,每个区对应94个位,每个字符的区号和位号组合起来就是该汉字的区位码。区位码一般 用10进制.
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摘要:思路:先查出该商品有哪些人(IP),然后把这些人(IP)浏览过的商品进行分组统计,把前n个(建议10个以下)的商品列出来。实现例子:新增1个浏览日志表:浏览日志表VisitLog用户IDPlayerID访问模块IDModelID访问时间VisitTime数据库很简单,难度主要在根据数据库内的记录计算出“浏览此商品的顾客还浏览”的列表!以下给出语句并做详细解释。查询出模块的ID,模块的访问次数 :select ModelID ,count(*) as thenum from --from(查询出所有用户id包含在(查询出所有访问过模块abc的用户id)的记录--from后的括号内语句得到的结果.
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摘要:解密搜索引擎技术实战:Lucene&Java精华版出版社:电子工业出版社; 第1版 (2011年5月1日)平装:548页ISBN:7121133938, 9787121133930条形码:9787121133930商品尺寸:25.8 x 18.4 x 3.4 cm商品重量:980 gASIN:B0053H5LMC内容简介 本书是猎兔搜索开发团队的软件研发和教学实践的经验汇总。 本书总结搜索引擎相关理论与实际解决方案,并给出了Java实现,其中利用了流行的开源项目Lucene和Solr,而且还包括原创的实现。 本书主要包括总体介绍部分、爬虫部分、自然语言处理部分、全文检索部分以及相关案例
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摘要:Lucene实战(第2版)出版社:人民邮电出版社; 第1版 (2011年6月1日)平装:454页正文语种:简体中文开本:16ISBN:7115251770, 9787115251770条形码:9787115251770商品尺寸:23.2 x 18.4 x 2.2 cm商品重量:662 gASIN:B0053FPAGQ内容简介Michael McCandless的《Lucene实战(第2版)》基于Apache的Lucene 3.0,从Lucene核心、Lucene应用、案例分析3个方面详细系统地介绍了Lucene,包括认识Lucene、建立索引、为应用程序添加搜索功能、高级搜索技术、扩展搜索、使
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摘要:《Lucene in Action》第二版中对MoreLikeThis 介绍的例子,搜索类似的书籍,代码如下,供大家学习参考:public class BooksMoreLikeThis {public static void main(String[] args) throws Throwable {String indexDir = System.getProperty("index.dir");FSDirectory directory = FSDirectory.open(new File(indexDir));IndexReader reader = IndexR
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摘要:采用基于数据挖掘的算法来实现推荐引擎是各大电子商务网站、SNS社区最为常用的方法,推荐引擎常用的Content-Based推荐算法及协同过滤算法(Item-Based 、User-based)在电子商务推荐系统入门v2.0、电子商务推荐系统入门基础中已经有所阐述。但从实际应用来看,对于大部分中小型企业来说,要在电子商务系统完整采用以上算法有很大的难度。1、常用推荐引擎算法问题1)、相对成熟、完整、现成的开源解决方案较少粗略分来,目前与数据挖掘及推荐引擎相关的开源项目主要有如下几类:数据挖掘相关:主要包括Weka、R-Project、Knime、RapidMiner、Orange等文本挖掘相..
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摘要:一 直接使用 Lucene (http://lucene.apache.org)说明:Lucene 是一个 JAVA 搜索类库,它本身并不是一个完整的解决方案,需要额外的开发工作优点:成熟的解决方案,有很多的成功案例。apache 顶级项目,正在持续快速的进步。庞大而活跃的开发社区,大量的开发人员。它只是一个类库,有足够的定制和优化空间:经过简单定制,就可以满足绝大部分常见的需求;经过优化,可以支持 10亿+ 量级的搜索。缺点:需要额外的开发工作。所有的扩展,分布式,可靠性等都需要自己实现;非实时,从建索引到可以搜索中间有一个时间延迟,而当前的“近实时”(LuceneNear Real Tim
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摘要:在 Google 上尝试一个查询,您会注意到每一个结果都包含一个 “相似页面” 链接,单击该链接,就会发布另一个搜索请求,查找出与起初结果类似的文档。Solr 使用 MoreLikeThisComponent(MLT)和 MoreLikeThisHandler 实现了一样的功能。如上所述,MLT 是与标准 SolrRequestHandler 集成在一起的;MoreLikeThisHandler 与 MLT 结合在一起,并添加了一些其他选项,但它要求发布一个单一的请求。我将着重讲述 MLT,因为使用它的可能性更大一些。幸运的是,不需要任何设置就可以查询它,所以您现在就可以开始查询。 ML...
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摘要:Bobo-browse是一个基于lucene的分组统计插件,可以完成对搜索结果的分面统计,比如“男装(221) 女装(332)”等。这里做首次尝试,只谈使用,不谈原理。用熟了才有可能去研究仔细。lucene3 + bobo-browse2.5建索引,更新索引跟它没关系,仅关注搜索。索引建立好后,开始进行分面搜索。bobo-spring.xml:<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/be
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